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一种用于预分割图像/体数据驱动编辑的能量最小化方法。

An energy minimization approach to the data driven editing of presegmented images/volumes.

作者信息

Grady Leo, Funka-Lea Gareth

机构信息

Department of Imaging and Visualization, Siemens Corporate Research, Princeton, NJ, USA.

出版信息

Med Image Comput Comput Assist Interv. 2006;9(Pt 2):888-95. doi: 10.1007/11866763_109.

DOI:10.1007/11866763_109
PMID:17354857
Abstract

Fully automatic, completely reliable segmentation in medical images is an unrealistic expectation with today's technology. However, many automatic segmentation algorithms may achieve a near-correct solution, incorrect only in a small region. For these situations, an interactive editing tool is required, ideally in 3D, that is usually left to a manual correction. We formulate the editing task as an energy minimization problem that may be solved with a modified version of either graph cuts or the random walker 3D segmentation algorithms. Both algorithms employ a seeded user interface, that may be used in this scenario for a user to seed erroneous voxels as belonging to the foreground or the background. In our formulation, it is unnecessary for the user to specify both foreground and background seeds.

摘要

利用当今的技术,期望在医学图像中实现完全自动、完全可靠的分割是不现实的。然而,许多自动分割算法可能会得到一个近乎正确的解决方案,只是在小区域内存在错误。对于这些情况,需要一个交互式编辑工具,理想情况下是三维的,通常留给人工进行校正。我们将编辑任务表述为一个能量最小化问题,可以使用图割或随机游走三维分割算法的修改版本来解决。这两种算法都采用带种子的用户界面,在这种情况下可用于让用户将错误的体素标记为属于前景或背景。在我们的表述中,用户无需同时指定前景种子和背景种子。

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